1
Nhìn lại25 năm
phát triển ngành
trí tuệ nhân tạo
Hồ Tú Bảo
Phòng Nhận dạng và Công ngh
ệ
Tri thức
Viện Công nghệ Thông tin
&
Phòng thí nghiệm Phương pháp luận Sáng tạo Tri thức
Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật bản
2
Nộidung
Trí tuệ nhân
tạo25năm
qua
Vài xu hướng
mới trong trí
tuệ nhân tạo
Một số kết
quả nghiên
cứu
3
 Query: 25 years, AI
development
 Các search engines
tìm ra quá nhiều
trang Web, phần
lớn không liên quan
đến câu hỏi.

Hai thành phần củatrítuệ nhân tạo
 Biểu diễn tri thức (knowledge representation)
 Lập luận tự động (automatic reasoning)
 Họctự động (machine learning)
 Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (natural language understanding)
 Thị giác máy (computer vision)
 Hệ cơ sở tri thức (knowledge-based systems)
 etc.
= +
Knowledge
(đại số, thống kê,
toán học rời rạc, ...)
Inference
(logic toán học, …)
7
Trí tuệ nhân tạo và lập trình truyền thống
AI Conventional
Programming
Xử lý Chủ yếu là phi số chủ yếu là số
Bản chấtLập luận Tính toán
Input Có thể không đầy đủ Phải đầy đủ
Tìm kiếm Heuristic (mostly) Algorithms
Giải thích Cần thiết Không nhấtthiết
Quan tâm chính Knowledge Data, Information
Structure Tách điều khiển
Đ
iều khiển gắn
khỏi tri thứcvới thông tin và dữ liệu
8
1982-1992: FGCS Project (đề án máy tính thế hệ thứ năm)

1997
RoboCup
1941
Lịch sử ngành trí tuệ nhân tạo
9
 10 năm đầu: Kỳ vọng và nhằm tìm những
giải pháp tổng quát.
 10 năm tiếp theo: Thất vọng.
 15 năm tiếp: Bùng nổ trở lại của TTNT. Thi
đua quốc tế.
 10 năm gần đây: Càng hiểu rõ hơn khó
khăn để làm được TTNT, những gì TTNT có
thể làm, những con đường mới tạo ra các hệ
thông minh, các hệ có TTNT.
Thăng trầm ngành trí tuệ nhân tạo
10
Vô địch
cờ vua
thua siêu
máy tính
Ngày 1 tháng n
ă
m 1997, IBM Deep Blue
thắng Kasparov ở ván thứ sáu,
đ
ánh dấu
một bước ngoặt trong lịch sử cờ vua, một
bước ngoặt củacông nghệ trước ngưỡng
cửathế kỷ mới.
Game 6

ua quốc tế (DARPA, ESPRIT, etc.)
PIM-PPIM-M
14
Nhận xét về nghiên cứuTTNT
 Biểu diễn tri thức: cần phối hợp nhiềulược
đồ khác nhau trong cùng mộthệ thống.
 Lập luận tự động: với
đ
iều kiện không chắc
chắn, với các loại logic không chuẩn.
 Học tự động: nhiều ứng dụng thành công. Ưu
thế của giải pháp thống kê trên tậpdữ liệulớn.
 Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: tiến bộ rất nhiều
nhưng chưa thật sẵn sàng cho thị trường và
ứng dụng.
15
Nộidung
Trí tuệ nhân
tạo25năm
qua
Vài xu hướng
mới trong trí
tuệ nhân tạo
Một số kết
quả nghiên
cứu
16
Yếu tố tác động lên TTNT
= +
knowledge inference

 …